В России разработали модель ИИ для проверки лекарств на совместимость

Междисциплинарный консорциум учёных разработал специализированную систему поддержки принятия врачебных решений, оснащённую искусственным интеллектом. Уже в 2025 году система станет помощником врачей при назначении лекарственных средств для снижения вероятности их нежелательного взаимодействия. Об этом пресс-службе МАИ рассказал руководитель проекта, доктор технических наук, ведущий научный сотрудник Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, профессор кафедры 806 «Вычислительная математика и программирование» МАИ Владимир Судаков.

Приём больными нескольких разных лекарственных препаратов — не редкость. Однако далеко не всегда они хорошо сочетаются друг с другом. По данным медицинских исследований, приём одновременно до пяти лекарственных средств влечёт вероятность риска для здоровья от их несовместимости примерно в 5% случаев, при шести и большем количестве лекарственных средств эта вероятность возрастает до 25%. Таким образом, в каждом четвёртом случае приём шести лекарственных препаратов может вести к негативным последствиям для здоровья.

Традиционно проблема совместимости лекарств решается при помощи обращения к специальной медицинской базе данных — «Государственному реестру лекарственных средств». Однако работа в этой базе занимает продолжительное время: фактически, она сводится к самостоятельному изучению множества прикреплённых pdf-файлов медицинских инструкций. Зарубежные базы позволяют производить более быстрый поиск, но в них автоматизированное сравнение достигается только для двух препаратов одновременно, хотя для исключения рисков необходимо проверять от шести лекарств.

В последнее время и в России, и за рубежом осознали необходимость активного привлечения искусственного интеллекта к этой сфере.

— На Западе пытаются подойти к этой задаче с точки зрения физики, хорошего понимания фармакологии: они учат искусственный интеллект анализировать, в какие — положительные или отрицательные взаимодействия вступают молекулы лекарственных препаратов. Но такие модели ориентированы на конкретные лекарства и конкретные взаимодействия, и спектр их применения достаточно узок. Мы в своих разработках пошли по другому пути: наш подход в обучении модели искусственного интеллекта основан не на анализе химических процессов, а на анализе текста, больших языковых моделях, — отмечает Владимир Судаков.

При таком подходе искусственный интеллект, не зная тонкостей химических процессов, очень хорошо изучает весь доступный современной фармакологии корпус верифицированных медицинских текстов — инструкций из специализированных медицинских баз данных, где как раз и отражена вся накопленная в науке информация о сочетаемости или несочетаемости медицинских препаратов. Это сотни гигабайт данных, обучиться на которых способен только суперкомпьютер. Модель искусственного интеллекта в процессе обучения не просто запоминает всю совокупность данных — она учится делать на их основе правильные логические выводы.

Тестовая эксплуатация системы показала, что модель безошибочно указывает на верный результат, но самое интересное — она оказалась способной установить связь между препаратами даже там, где её не увидели специалисты-медики.

В данный момент система проходит тестовую эксплуатацию, в 2025 году планируется её внедрение в медицинскую информационную систему частной клиники академика Ройтберга, которая вместе с Российским научным фондом выступает соинвестором проекта.

Проект реализуется с 2023 года междисциплинарным консорциумом учёных, куда входит Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН, Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования, Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н. И. Пирогова, НМИЦ нейрохирургии им. академика Н. Н. Бурденко и ряд других. Индустриальный партнёр проекта — РЭУ им. Г. В. Плеханова.

Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России.